9月20日-21日，蓋世汽車2022第二屆商用車自動駕駛大會如期在上海召開。本次大會主要探討商用車自動駕駛行業發展趨勢，聚焦無人港口、無人礦區、干線物流等不同終端場景的公司領軍人物紛紛出席，分享商用車自動駕駛的產業化落地方案。

會上，斯年智駕CEO何貝發表了主題為《如何實現港口賽道無人駕駛的商業化落地》的演講，分享斯年智駕在智慧港口趨勢下的商業拓展、全新產品、技術路線。成立至今2年半的時間，斯年智駕已完成五大港口、近百輛商用車輛的部署，落地規模和速度均實現了這個賽道前所未有的突破。他透露，今年8月，斯年智駕宣布與徐工港機聯合研發的無人智能平板運輸設備IMV（Intelligent Mobile Vehicle）也將于2022年年底大規模交付港口投入作業。

斯年智駕CEO何貝

“斯年方案”助力智慧港口

斯年智駕通過多年在碼頭實地的測試及技術迭代，已形成了標準的水平運輸解決方案的樣板間，兼具通用性和可復制性的同時，并能針對港口提供“定制化”服務。為解決傳統混行碼頭作業場景中，無法自主避障停障和穩定安全運行等痛點，斯年智駕與徐工港機宣布，聯合研發業內首個在混行碼頭應用的無人智能平板運輸設備IMV，并已于今年9月率先落地蘇州港太倉碼頭四期。

IMV搭載了斯年智駕自主研發Ⅲ代自動駕駛系統，配備多種傳感器實現360度車身覆蓋，能夠自主完成港口全場景感知預測、云控全功能實時監控、全局智能調度等自動駕駛功能，真正達到混行復雜作業場景中的高精度、真無人、強穩定的運輸作業。

圖片來源：斯年智駕

基于多年的強化學習+運營數據積累,斯年智駕擁有豐富的決策算法庫以及高達96.3%的算法準確率，結合車輛實時感知和高精度定位，具備強調度的整體規控能力。與傳統的AGV、IGV相比，IMV采用車云端相結合的方式，無需全部依賴云端調度，消除了全依賴云端下的資源調配、數據及時性、系統穩定性的斷點問題，實現端到端無人化高效作業。

上半年，斯年智駕已完成新一代自研定位模塊、2.0版本自動駕駛系統的發布，進一步提升了“斯年方案”的通用性和可復制性。“斯年方案”最終目的是助力港口完成智慧化轉型、從根本上解決港口水平運輸的痛點，助力港口實現真正的降本增效。毫無疑問，這種技術底氣也在加速斯年智駕的商業化落地，推進行業的技術突破。

自駕賽場：趨勢到白熱化

自動駕駛研究始于2008年由國家自然科學基金委發起的《視聽覺信息的認知計算》，伴隨智能電動汽車的發展而快速風靡，以落地量產為目標不斷演進。

斯年智駕CEO何貝表示，目前深研自動駕駛領域的有兩大群體，一是碼農，執著于算法的更新與迭代；二就是汽車人，專注于工況、測試的實現。前者強調高智能化、高自動性，向L4級高級自動駕駛不斷推進，后者強調高安全、高可靠、落地量產，推動L2級輔助駕駛走向千家萬戶。

何貝看來，系統化、智能化、工程化、體系化、場景化幾項能力結合才能推動企業在自動駕駛賽道崛起。

之所以把系統化而非AI能力作為關鍵，是因為系統化是是硬裝，而AI是軟裝，從軟件從業者的視角出發，系統穩定是難能可貴的，擁有系統化能力，意味著企業從硬件端要考慮傳感器、底盤、線控、平臺的配置及維護問題，從軟件層需要考慮操作系統、軟件架構、算法、AI、數據等領域的協同合作。

基于系統化能力，具備智能化能力可以為自動駕駛錦上添花，智能化要求數據閉環、數據孿生、計算平臺、模型優化。第三點是工程化能力，要求突破前處理、后處理、標定、工程化、適配等細節性的領域。

第四點是體系化的能力，這要求企業兼顧車端、路端、云端的優勢和劣勢，根據客戶、成本、場景等需求設計合適的體系化方案。

最后是場景化的能力，場景為王，雖然商用車自動駕駛系統的同質性較強，但場景應用的實際經驗、客戶、口碑、人脈等資源都是企業所特有的，其壁壘要比技術壁壘更高，“難進難出”是場景化的魅力。

商業化落地之路：市場可行性

何貝認為，企業要走向商業化落地，需要回答“市場可行性”“產品技術壁壘”“商業模式拓展”這三個問題。

從市場可行性看，首先，生產型機構存在普遍用工難、用工荒問題。然而，我國港口集裝箱水平運輸市場自動化滲透率不足2%，絕大多數傳統碼頭仍在使用有人駕駛集卡方式，無人駕駛的市場需求仍然處于增長周期。

第二，港口是國企性質的營利性機構，在保證安全的情況下還要提升效率，此外還有碳減排的需求，存在對無人駕駛的一定需求，但實現周期長。針對此，斯年智駕采取港口內、港口間、港口外的三階段戰略，港口內，指的是在全封閉的環境中運貨，其優勢在于法律法規較為寬松，且技術可以達標。港口間則是半封閉區域，包括廣西、內蒙、云南口岸的運輸，以及鋼廠、鐵廠、物流園區的短泊。港口外主要指的是干線物流，這里涉及的場景更復雜、技術更難、法律法規也不好攻克。

圖片來源：斯年智駕

何貝總結，從市場可行性看商業化，主要看三個因素，首先是法律法規是否支持，其次是技術上能不能去除安全員，最后是在商用車無人駕駛的主要場景能實際拿到多少市場。

商業化落地之路：產品技術壁壘

技術產品是初創公司的核心點，要實現無人運輸，首先需要考慮到卡車同乘用車的不同之處：卡車的線控響應周期約為大幾百毫秒，比乘用車高一個數量級，就橫向而言，牽引車和掛車的行駛軌跡相關但不相同，變道、倒車等操作會產生重大影響，就縱向而言，需要同時優化牽引車和半掛車的運動學和動力學模型，緊急制動極易引起事故。

卡車駕駛艙和底座為柔性連接，需要在線標定傳感器外參，由于不同位置傳感器運動差異性大，難以進行前、中融合卡車體型較大，360°冗余覆蓋需要更多傳感器，傳感器的標定和協同處理成為重大難題。

從這些難點的解決路徑中可以看到斯年智駕的技術產品優勢，首先是AI，就是多傳感器融合、環境感知、高精度建圖和定位，AI首先要建模型，因為卡車要識別的范圍最大到同類車輛，最小還會有蜻蜓、海鷗。第二，港口的復雜天氣：白天、晚上、陰晴雨雪等工況需要收集完備，這些都屬于感知的痛點和難點，而且港口里處處沒有紅綠燈，所有的路口都是無保護的通行。

斯年智駕目前已經實現航天級定位板卡自研，可以解決異源信號的同步、對齊等難題，降低70%以上的成本開銷。此外，將地圖算法更新進行眾包，可以群策群力，解決參考物/參考特征動態變化的難題，實現多車/小時級別的云端更新，保證觀測的穩定性和魯棒性。輸出5cm的精確定位結果。

圖片來源：斯年智駕

接下來智能決策、規劃、控制和完整的冗余系統，可以替代人的頭腦和手腳完成很多操作。從控制角度而言，雖然卡車控制比較重復和繁瑣，但是無人駕駛就適合于干一些重復的、繁瑣的、無聊的操作，斯年智駕在MARC的橫向控制上可以做到5cm控制精度，縱向控制能夠防溜坡、自動稱重和自適應參數識別，適配國內絕大多數車型。

最后就是把路端、車端、云端結合，在保障質量的同時提升效率，通過邊端云協作實時回傳音視頻數據、自動駕駛數據和底盤數據，支持遠程控制/駕駛，通過一人多車的方式，解決無人駕駛長尾效應的難題，基于車隊管理和調度平臺，提升20%-50%的作業效率，達到降本增效的戰略目標。

總而言之，斯年智駕要做的不是無人駕駛，而是無人作業，無人駕駛只是手段，無人作業才是目的。斯年智駕圍繞平板車和集卡這兩個產品展開，主要是應對現在是港口，未來是港口外、港口間的區域，更主要的是幫助客戶解決無人作業的邏輯和痛點問題。

商業化落地之路：商業模式拓展

最后一部分是商業拓展，斯年智駕是一個以代運營為主導的公司，這是和行業痛點分不開的。通常而言，港口端的需求是：無額外成本、無人作業提升安全系數、作業設備高度協同，提升作業效率、附加綠色化、智能化等方向性需求。通俗說：“同掃地機器人一樣，我也不看說明書，扔在地上就能用。”

對于無人運輸公司來說，要加快建立決策鏈條需要具體場景和數據的支撐，也就是需要知道在港口里具體要解決什么樣的問題，有了問題才能想答案，有了答案才能提升技術和產品，這就是斯年智駕采用代運營模式的原因。

演講最后，何貝表示：“道阻且長、行則將至；行而不輟、未來可期，我是何貝，謝謝！”

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